Ieguvumi:
- Spēja izprast EDRM darbplūsmu un TAR/prognozējošās kodēšanas koncepciju un paātrināt pārskatīšanas fāzi, izmantojot mākslīgo intelektu
- Spēja izprast atsaukšanas un precizitātes līdzsvaru un nodrošināt, lai nepalaistu garām attiecīgos dokumentus, piešķirot prioritāti lielai atsaukšanai kriminālistikas kontekstā
- Izpratne par to, ka juridiskā atbildība par privilēģiju un personas datu lēmumiem gulstas uz juristu un ka ir nepieciešama metodoloģijas pārredzamība
Civilprocesā vai normatīvajā izmeklēšanā viena puse pieprasa otrai piederošus elektroniskus dokumentus: e-pastus, līgumus, tērzēšanas žurnālus, failus. Šo dokumentu ievākšanas, izskatīšanas, attiecīgo dokumentu sakārtošanas un nodošanas otrai pusei/tiesai process tiek saukts par e-atklāšanu - elektronisko pierādījumu atrašanu, izskatīšanu un uzrādīšanu tiesiskā strīda ietvaros. E-atklāšana ir joma, kurā datoru kriminālistika ir visvairāk saistīta ar tiesību aktiem un, iespējams, ir visnobriedušākā un izplatītākā AI izmantošana. Šajā nodaļā jūs uzzināsit par EDRM darbplūsmu, TAR/prognozējošās kodēšanas koncepciju un to, kā AI pārveido šo procesu.
EDRM: standarta e-discovery darbplūsma
E-discovery pasaulē lielā mērā darbojas EDRM (Electronic Discovery Reference Model – atsauces modelis, kas nosaka e-atklāšanas procesa standarta posmus) ietvaros. Galvenie posmi:
- Informācijas pārvaldība un identifikācija: noteikt, kādi dati ir kur.
- Saglabāšana un vākšana: attiecīgo datu dzēšanas novēršana (juridiskā turēšana — pienākums pārtraukt datu dzēšanu, gaidot tiesvedību) un to integritāte.
- Apstrāde: datu meklēšanas nodrošināšana, dublikātu noņemšana, formāta konvertēšana.
- Pārskatīšana: izlemt, vai dokumenti ir sensitīvi vai priviliģēti — uz tiem attiecas advokāta-klienta privilēģijas, un tie netiks nodoti.
- Izgatavošana: attiecīgo dokumentu nodošana otrai pusei/tiesai.
Dārgākais un darbaspēka prasīgākais posms ir pārskatīšana. Likt advokātiem lasīt simtiem tūkstošu dokumentu pa vienam ir gan ļoti dārgi, gan ļoti lēni. Tieši šeit AI rada revolūciju.
TAR un paredzamā kodēšana
Galvenā tehnoloģija, kas paātrina pārskatīšanu, ir TAR (Technology Assisted Review). Visizplatītākā forma ir paredzamā kodēšana: eksperts advokāts atzīmē dokumentu paraugus kā "atbilstošs/neatbilstošs"; Sistēma mācās no šiem piemēriem un automātiski klasificē atlikušos simtiem tūkstošu dokumentu. Tādējādi tiek lasīti tikai visticamākie būtiskie dokumenti, bet pārējie tiek pārbaudīti izlases veidā.
Mūsdienu AI (lielo valodu modeļi) sper soli tālāk: tas var izskaidrot, kāpēc dokuments ir būtisks, tēmas kopsavilkums, privilēģiju karodziņš, nevis tikai "atbilstošs/neatbilstošs". Bet pamatprincips nemainās: AI iesaka, juridiskā atbildība par lēmumu par nozīmīgumu un privilēģiju ir juristam.
TAR aizsargājamība ir atkarīga no tā, vai process ir auditējams. Apmācību piemēri, ko iezīmējis jurists eksperts, sistēma, kas mācās no šiem piemēriem un klasificē atlikušos dokumentus, atkārtojas ciklā; Precizitāti mēra ar paraugu ņemšanu katrā kārtā. Šis cikls sniedz dokumentālas atbildes uz jautājumiem "ko mašīna skatījās, ko tā iemācījās, cik precīza tā bija?" Otra puse bieži apšauba šo metodiku; Tāpēc apmācības kopas lielums, lēmumu sliekšņi un validācijas izlases rādītāji tiek reģistrēti no paša sākuma. Jo pārredzamāks un atkārtojamāks process, jo lielāka iespēja, ka iznākums tiks pieņemts tiesā.
Padoms. Lai padarītu savu TAR procesu uzticamu, dokumentējiet savus “apmācības” paraugus, validācijas metriku (atgādināšanu/precizitāti) un lēmuma sliekšņus. Otra puse jautā "ko mašīna palaida garām?" viņš var jautāt; Caurspīdīga metodoloģija nodrošina uzticību.
Divi rādītāji: atsaukšana un precizitāte
Divi jēdzieni ir ļoti svarīgi e-atklāšanā. Atsaukt (jutīgums — cik daudz no visiem attiecīgajiem dokumentiem jūs faktiski varējāt atrast) mēra pazušanas risku; Tas ir juridiski kritiski, jo par atbilstoša dokumenta neiesniegšanu var tikt piemērotas sankcijas. Precizitāte — cik daudz no atrastā ir faktiski atbilstošs — mēra nevajadzīgu lasīšanas slodzi; ietekmē izmaksas. Starp abiem pastāv līdzsvars: ja atslābināt slieksni, palielinās atsaukšana, bet palielinās arī nevajadzīgo dokumentu skaits. Kriminālistikas/juridiskajā kontekstā bieži vien prioritāte tiek piešķirta augstam atsaukšanas procesam — netrūkst ir svarīgāks par pārmērīgu lasīšanu.
Privilēģijas un privātums: sarkanā līnija
Bīstamākā kļūda e-atklāšanā ir priviliģēta dokumenta nejauša nodošana otrai pusei (privilēģiju atteikšanās). Kad advokāta un klienta korespondence ir piegādāta, to ir ļoti grūti atgūt. AI palīdz atzīmēt privilēģijas, taču katrs lēmums par privilēģiju ir jāapstiprina cilvēka advokātam. Turklāt var būt nepieciešams rediģēt dokumentus, kas satur personas datus (KVKK/GDPR darbības joma); AI karogi maskē kandidātus, galīgā kontrole ir cilvēka rokās.
Uzmanību! Ielādējot AI neapstrādātus korporatīvos datus, ievērojiet datu konfidencialitātes un jurisdikcijas (kuras valsts dati, kur tie tiek nodoti) noteikumus. Priviliģētie un personas dati ir jāapstrādā transportlīdzekļos, kuru dati netiek izmantoti modeļu apmācībā, saskaņā ar līgumu un attiecīgajā jurisdikcijā.
trīs mini futrāļi
1. gadījums — TAR samazinātas izmaksas. Komerciālā gadījumā ar 1,3 miljoniem dokumentu klasiskā lineārā pārskata aplēse bija 14 mēneši. Izmantojot paredzamo kodēšanu, juristi atzīmēja 8000 dokumentu; sistēma klasificēja pārējos, un cilvēku pārskatīšana bija līdz 90 000 dokumentu. Process tika samazināts līdz 6 nedēļām, 92% apstiprināja atsaukšanas paraugu ņemšana.
2. gadījums — privilēģija saglabāta. Pirmsražošanas AI atzīmēja 240 piegādes komplektā esošos dokumentus kā “iespējams, priviliģētus”. Advokātu komanda pārbaudīja; 210 faktiski bija advokāta un klienta sarakste un netika piegādāti. Bez AI šie dokumenti varēja nejauši nonākt pie otras puses.
3. gadījums — pārmērīgas uzticēšanās risks. Viena komanda stingri noteica TAR slieksni, lai nodrošinātu augstu precizitāti; Sistēma likvidēja tos, kurus tā uzskatīja par "neatbilstošiem", neņemot paraugus. Turpmākajā auditā tika konstatēts, ka stingrā sliekšņa dēļ tika nokavēti vairāki svarīgi e-pasta ziņojumi. Kļūda tika pamanīta novēloti, jo netika veikta zvanu iztveršana.
Četras kopējamas veidnes
1) Protokola projekta izskatīšana:
Jūsu loma: e-discovery konsultants. Lietas priekšmets: [līguma pārkāpums]. Sagatavojiet man pārskatīšanas protokolu: atsaucīgi kritēriji, privilēģiju karodziņi, personas datu maskēšanas noteikumi un TAR verifikācijas soļi (atsaukšana/precīza paraugu ņemšana). Norādiet, ka katrs lēmums ir jāapstiprina advokātam.
2) Atbilstības provizoriskā klasifikācija:
Priekšmeta un atbilstības kritēriji: [šeit]. Es sniegšu jums dokumentu kopsavilkumus. Katram dokumentam: atbilstošs/neatbilstošs/neskaidrs un sniedziet ĪSU pamatojumu. Izcelt "neskaidros"; tie tiks nodoti advokāta pārbaudei. Tie, kurus jūs saucat par neatbilstošiem, tiks pārbaudīti, veicot izlasi, tā nav galīga izslēgšana.
3) Privilēģiju skenēšana:
Atzīmējiet šādus dokumentus, kas, IESPĒJAMS, rada advokāta-klienta privilēģijas: advokātu vārdi, “konfidenciāla/priviliģēta” valoda, juridiskā atzinuma saturs. Tie nav GALĪGIE lēmumi, tie ir kandidāti, kas jāapstiprina juristam. Katrai zīmei sniedziet pamatojumu un attiecīgo rindiņu.
4) Personas datu maskēšanas kandidāti:
Uzskaitiet personas datu kandidātus, kuri ir jāmaskē šajos dokumentos, kas jāpiegādā pirms izgatavošanas: TR, IBAN, veselība, trešo personu privātie dati. Atzīmēt tikai kā kandidātu; Es pieņemšu galīgo maskēšanas lēmumu. Mainīt tekstu.
Vāja uzvedne / spēcīga uzvedne
Vāja uzvedne:
No šiem dokumentiem atlasiet tos, kas attiecas uz lietu.
Nav atbilstības kritēriju, nav ekskluzivitātes un bez pārbaudes; AI pieņem subjektīvus lēmumus, var palaist garām svarīgu dokumentu vai priviliģēts noplūde.
Spēcīga uzvedne:
Jūsu loma: e-discovery pārskatīšanas palīgs. Lieta: Apgalvojums, ka uzņēmums X pārkāpis piegādes līgumu ar Y. Atbilstības kritēriji: piegādes datumi, cenu izmaiņas, sūdzības par kvalitāti, pārrunas par pārtraukšanu. Es sniegšu jums dokumentu kopsavilkumus. Katram dokumentam sniedziet atbilstošu/nesvarīgu/nedrošu + pamatojumu. Atzīmējiet ARĪ kā "iespējams priviliģētus" tos, kuros ir advokāta vārds vai juridiskais atzinums. Neuzskatiet nevienu lēmumu par galīgu; Visi ir pakļauti advokāta apstiprinājumam.
Pamatkritēriji, privilēģiju pārbaude un “advokāta pārbaudes” ierobežojums padara procesu attaisnojamu.
EDRM posmi un AI tabula
Skatuves
AI ieguldījums
cilvēka atbildība
kolekcija
veidne, plāns
Juridiskā noturība, integritāte
Apstrāde
De-dup, formāts, direktorijs
kvalitātes kontrole
pārskats
TAR, atbilstības ieteikums
Lēmums par atbilstību
privilēģija
Kandidāta atzīmēšana
galīgais lēmums, apstiprinājums
Ražošana
masku kandidāts
Galīgā pārbaude, piegāde
Biežas kļūdas
- TAR atstāšana bez uzraudzības. Sakot "iekārta teica, ka tā nav ieinteresēta", neveicot zvana paraugu, tiks veikta nolaupīšana.
- Lēmuma par privilēģiju atstāšana AI ziņā. Nepareiza piegāde riskē ar neatsaucamu atteikšanos.
- Koncentrēšanās tikai uz precizitāti, nevis atsaukšanu. Stingrs slieksnis izlaiž attiecīgo dokumentu; Likumā atsaukšanai ir prioritāte.
- Metodoloģijas nedokumentēšana. Otra puse var apšaubīt TAR procesu; pārredzamība ir obligāta.
- Personas/priviliģētu datu augšupielāde nepiemērotā rīkā. Ievērojiet jurisdikcijas un konfidencialitātes noteikumus.
Rezumējot
E-atklāšana ir atbilstošu pierādījumu atrašanas un piegādes process no korporatīvajiem elektroniskajiem datiem likumīgā veidā, un tas darbojas EDRM ietvaros. AI pārveido visdārgāko posmu, proti, pārskatīšanu, ar TAR/prognozējošu kodēšanu: cilvēks lasa tikai visticamākos atbilstošos un neskaidros dokumentus. Taču juridiskā atbildība par būtisko lēmumu un jo īpaši privilēģiju ir juristam; Atsaukt paraugu ņemšanu, metodoloģijas caurskatāmību un personas datu aizsardzību nodrošina cilvēciskā disciplīna.
Lietojumprogrammas uzdevums
Definējiet fiktīvu gadījumu un 4-5 atbilstības kritērijus. Sagatavojiet 20–25 dokumentu kopsavilkumus (daži priviliģēti, daži neskaidri). Izmantojiet veidnes “Atbilstības iepriekšēja klasifikācija” un “Privilēģiju pārbaude”; Pēc tam manuāli pārbaudiet atsaukšanu, veicot izlasi no “neatbilstīgās” kopas, un apstipriniet privilēģiju kandidātus, kurus AI ir atzīmējis.
kontrolsaraksts
- [ ] Es ievēroju EDRM posmus un juridisko aizturēšanas pienākumu.
- [ ] Es pārbaudīju TAR/iepriekšējās klasifikācijas rezultātu ar atsaukšanas paraugu ņemšanu.
- [ ] Katru privilēģiju lēmumu esmu saistījis ar cilvēka advokāta apstiprinājumu.
- [ ] Esmu apstiprinājis personas datu maskēšanas kandidātus ar galīgo pārbaudi.
- [ ] Es dokumentēju izmantoto metodiku un sliekšņus.